PRiya DhawanMicrosoft Developer Network
January 2002
原文鏈接:https://msdn.microsoft.com/en-us/library/ms978388.aspx
概要:在典型的應用環境中,比較不同數據訪問技術的表現性能。適用于Microsoft .NET Framework Beta2 和 Microsoft SQL Server 2000.(23頁打印頁)
簡介
數據訪問方式的架構選擇會對程序的性能、擴展性、可維護性和易用性帶來影響。這篇文章的重點在于論述這些選擇產生的不同性能表現。數據訪問技術包括:Microsoft ADO.NET Command,DataReader,DataSet和xmlReader,這里使用Microsoft SQL ServerTM 2000數據庫比較這些不同技術在一些典型的應用環境下的區別。在這些比較當中,會在一定的用戶負載范圍內對Customer,Order和OrderDetail 數據執行一系列的命令操作。
展示這些不同數據訪問技術的代碼示例同樣可以使用在討論ADO.NET的數據訪問技術的相關文章當中。這些例子包括了使用ADO.NET訪問單個值,單行,多行和層次數據。
測試場景
任何數據操作的性能表現取決于以下因素:
數據訪問中的對象構造和對象填充會帶來很大的系統開銷。比如,使用ADO.NET的DataSet進行實例和填充操作就比使用DataReader或XMLReader進行同樣操作要占用更多的系統開銷。
數據訪問技術對數據庫造成的負載情況是不一樣的。比如,應用程序讀取數據時,DataSet和DataReader使用的連接方式是不一樣的。使用存儲過程的數據訪問技術就比使用動態SQL表達式的方式要少一些數據庫的工作負荷。關系型數據與XML之間的轉化對服務器資源的使用也與此類似。
對數據庫的數據往返訪問的數量也是一個因素,特別是在鎖和事務跨越多個數據來回。
通過網絡傳輸的數據量也是一個關鍵因素,呈現為xml格式的數據比其它格式的數據要大很多。
我們使用一些在業務應用當中常用的操作,比如獲取一個客戶列,查詢一個客戶的相關訂單或者插入一個訂單,來比較ADO.NET的不同的數據訪問技術。為了使測試更加可靠,數據庫加載了超過100,000行的客戶賬號,一百萬行訂單(每個客戶10個訂單)和超過五百萬行的訂單細節(每個訂單有5個細節)。這些數據存在一個SQL Server 2000數據庫當中,通過SQL Server .NET data provider連接到SQL Server中。在這里比較的一些方法使用了SQL Server 2000的XML特性。
GetOrderStatusGetOrderStatus方法接受一個OrderId,然后返回一個表示這個訂單狀態的整型。
GetCustomerGetCustomer方法接受一個CustomerId參數,然后返回關于該客戶信息的一行記錄。
GetCustomersGetCustomers方法接受一個CustomerId和一個指明你要讀取的行數的參數。在所有CustomerID大于傳給網頁服務方法的CustomerID的行中,將讀取最上面的n行數據,并返回。
我們在一大堆具有不同頁數的客戶記錄中執行帶分頁的測試。這些客戶記錄的頁數分別為:100,500和1000。
GetOrdersGetOrders方法從數據庫獲取一系列層次訂單和它們對應的細節。這個方法接受一個OrderId和一個指明要讀取多少訂單數的參數。在所有OrderId大于傳入的OrderId的記錄當中,最上面的n行記錄將被讀取到。
我們在一大堆具有不同頁數的客戶記錄中執行帶分頁的測試。這些客戶記錄的頁數分別為:10個訂單(50個細節),50個訂單(250個細節)和100個訂單(500個細節)。
InsertCustomerInsertCustomer方法接受一個customer數據,并向數據庫中插入一個customer行,然后將CustomerId作為一個整型返回。
InsertCustomersInsertCustomers方法接受一系列customer類集合,然后向數據庫中插入多行對應的customer記錄。
InsertOrderInsertOrder方法接受的數據,包含了一個帶多個detail數據的order記錄,并把對應的Order和OrderDetails信息插入數據庫當中。測試方法通過插入一個order表頭和不同的details來進行。
測試工具
基于我們的測試目的,我們使用application Center Test(ACT),它適合用于對Web服務器進行壓力測試,并分析Web程序的性能和擴展性問題。Web程序就包括ASP頁面和它們使用的組件。要了解更多關于創建和運行測試的方法,請參考ACT documentation。使用ACT來測試Web服務器中的不同數據訪問技術是很適合的,因為它提供了很多有用的功能來完成測試。首先,它可以通過打開多個對服務器的連接和快速發送HTTP請求來模擬一大組客戶并發操作。其次,它也允許我們建立真實的測試環境,在其中我們可以使用有一系列隨機參數調用同樣的一個方法。這是一個很重要的功能,因為用戶不應該反復地利用同樣的參數調用同樣的方法。另一個更重要的功能就是,Application Center Test會記錄測試結果,這些測試結果可以提供關于Web程序性能表現的最重要的信息。
雖然直接測試數據訪問技術,而不是像我們這樣通過Web服務器來測試,會讓我們得到更好的吞吐量和響應時間,但是在一個無狀態的環境下更接近真實的程序應用環境。并且,因為我們基本上是比較這些數據訪問技術的相對性能,在無狀態環境(也就是在Web服務器背后)中,測試的系統開銷在所有情況下都是一樣的。
我們之前討論的所有數據訪問技術都通過.NET Framework程序集進行實施。使用ACT對程序集產生客戶負載,我們實現wrapper.aspx頁面,所有的客戶請求全部都送到這個界面,然后調用程序集。這些程序集中的方法實施了使用ADO.NET技術的數據操作。他們是一些簡單的子過程,并不會向.aspx 頁面返回數據。當從數據庫獲得數據行后,這些方法在記錄行中進行迭代,然后把列值賦給本地變量。通過在讀取從ADO.NET對象中得到的數據時添加延遲,我們模擬使用這些數據進行一些處理操作時的開銷。
測試腳本使用Microsoft VBScript進行編寫。根據在test script中執行的具體方法,我們隨機化對不同的Customer或Order的請求。比如:
Dim URL Dim UB, LB ' Set the upperbound for Orders list UB = 1000000 ' Set the lowerbound for Orders list LB = 1 ' Set the URL URL = "http://myServer/DataAccessPerf/DataReader.aspx" ' Use the Randomize funtion to initialize the Rnd function Randomize Test.SendRequest(URL & "?OrderId=" & int((UB – LB + 1)*Rnd + LB))機器配置
下面的表格對進行測試的測試臺配置進行了一個概要總結:
表1.客戶機配置
# of Clients | Machine/CPU | # of CPUs | Memory | Disk | Software |
---|---|---|---|---|---|
1 | Dell Precision WorkStation530 MT1694 MHz | 1 | 512 MB | 16.9 GB |
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表2. Web服務器配置
# of Servers | Machine/CPU | # of CPUs | Memory | Disk | Software |
---|---|---|---|---|---|
1 | Compaq Proliant 400 MHz | 4 | 640 MB | 50 GB |
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表3. 數據庫服務器配置
# of Servers | Machine/CPU | # of CPUs | Memory | Disk | Software |
---|---|---|---|---|---|
1 | American Megatrends Atlantis800 MHz | 2 | 1 GB | 28 GB |
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性能測試結果
GetOrderStatus這里我們比較使用不同的數據訪問技術從數據庫獲取單個值的表現。
圖1. GetOrderStatus: 吞吐量和延遲
注解
如圖1所示,ExecuteScalar,Output Parameter和DataReader方法獲取單個值得性能表現在所有用戶負載范圍內都很接近。
但ExecuteScalar方法比其它方法需要更少的代碼,因此,從代碼維護性的角度來說,是最好的選擇。
XMLReader方法與其它方法相比,會產生更低的尖峰吞吐量,并且包含了FOR XML查詢的存儲過程會比其它方法使用的存儲過程花費更多的時間。
GetCustomer這里我們比較從數據庫獲取單行記錄時不同數據訪問技術的表現差異。
圖2. GetCustomer: 吞吐量和延時
注解:
如圖2所示,Output參數和DataReader的方法在不同用戶負載范圍內表現一致,并且產生比較好的網絡吞吐量,均比另外兩種方法好。XmlReader方法在吞吐量和響應時間方面表現稍微比DataSet好一些。
在XmlReader方法中,使用FOR XML的SQL查詢比其它方法要花更長的執行時間。
在這中情況下,DataSet對象的創建引起的系統開銷是導致了比較低的吞吐量的主要原因。
GetCustomers在這個部分,我們比較讀取多行記錄時(各數據訪問技術的)性能表現。我們分別進行返回結果集有100行,500行,1000行記錄的測試,以觀察數據返回量對性能的影響。
圖 3. GetCustomers (Customers=100): 吞吐量和延時
注解:
正如你所預料的,從數據庫讀取更多地行記錄會降低每秒的請求數,因為需要處理更多的行記錄,并發送這些行記錄。
圖3顯示了DataReader方法的吞吐量幾乎比另外兩種方法大兩倍。DataSet和XmlReader方法的性能表現幾乎一樣,不過,在吞吐量方面,XmlReader比DataSet方法稍微好一點點。
圖4. GetCustomers (Customers=500): 吞吐量和延時
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